Supply Chain ciencia y tecnología
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¿Es posible hacer forecast de alto crecimiento?
El crecimiento, y más generalmente las tendencias, deben tenerse en cuenta para entregar forecast de demanda con precisión. Sin embargo, el crecimiento; como patrón estadístico, resulta ser más difícil y más esquivo de capturar que otros patrones bien conocidos, como la estacionalidad.
Cómo Predecir la Estacionalidad
La estacionalidad es uno de los principales patrones cíclicos que se pueden utilizar para mejorar la precisión del forecast. La mayoría de los procesos de supply chain tienden a ser estacionales en cierto grado. No solo por la demanda, sino también por los tiempos de entrega.
El análisis ABC no funciona
El análisis ABC es un método de categorización de inventario ampliamente utilizado en muchas supply chains. Su intención es priorizar la atención de la dirección hacia donde más importa. Sin embargo, este método tiene muchas fallas, y ya no puede considerarse de vanguardia.
Modularización en supply chain
Mientras que la infraestructura física que respalda la mayoría de supply chain es altamente modular, su contraparte en infraestructura de software, por ejemplo, los sistemas de control de inventario o demand forecasting, tiende a ser monolítica y frágil. Como resultado, continúan ocurriendo fallas a gran escala en el software supply chain.
Planificación de Ventas y Operaciones (S&OP)
La Planificación de Ventas y Operaciones (S&OP) es una práctica corporativa destinada a ofrecer una ejecución superior de la supply chain al aprovechar una alineación más profunda con otras divisiones más allá de la supply chain - sobre todo ventas, finanzas y producción. A pesar de las afirmaciones de múltiples proveedores de que las empresas de primer nivel operan bajo S&OP, la mayoría de las implementaciones sufren de fallas similares, las cuales son intrínsecas a la naturaleza misma del S&OP.
Data Jobs en Supply Chain
Las prácticas de Supply Chain Management (SCM) son cada vez más impulsadas por datos y cuantitativas. Han surgido nuevos roles como el Supply Chain Scientist. Las compañías necesitan tomar decisiones estratégicas acerca de si estas competencias se desarrollan internamente o se externalizan.
Requisitos de datos para la Optimización de supply chain
La optimización predictiva de supply chain depende de datos fuertemente preparados. El propósito de estos datos es doble: primero, se utilizan los datos históricos de supply chain para construir los modelos de forecast; segundo, se usan los datos que describen el estado actual de supply chain para impulsar la optimización de las decisiones.
Pronosticando la Demanda de Nuevos Productos
Los nuevos productos no tienen un historial de ventas que se pueda representar como una serie de tiempo. Como resultado, los modelos de forecast de series de tiempo no funcionan para productos nuevos. Pronosticar la demanda de nuevos productos requiere modelos alternativos de forecast capaces de aprovechar datos, como los atributos del producto, que no se presentan en forma de serie de tiempo.
Miedo al Cambio en Supply Chain
Una buena práctica de gestión de supply chain (SCM) incluye una dosis saludable de conservadurismo ya que el costo del fracaso tiende a ser alto. Sin embargo, rechazar todo cambio no es una opción en un mundo donde la innovación expulsa a las empresas rezagadas del negocio.
Frankensteinización de software en Supply Chain
Gestionar supply chain y optimizarlo es particularmente desafiante desde una perspectiva de software. La 'Software Frankensteinisation' se refiere a la decadencia tecnológica que aqueja al software empresarial cuando se enfrenta a su propia evolución a lo largo de varias décadas.